TLDR สรุปสั้นๆ
COVAR ใช้หาค่า covariance ระหว่างชุดข้อมูลสองชุด เพื่อวัดความสัมพันธ์ของข้อมูล
คำอธิบาย
ฟังก์ชัน COVAR ใน Excel จะคำนวณค่า covariance ระหว่างชุดข้อมูลสองชุด ซึ่งจะช่วยให้เรารู้ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรสองตัว เช่น การเปรียบเทียบระดับการศึกษาและรายได้ ว่ามีความสัมพันธ์กันหรือไม่
มีครั้งแรกในเวอร์ชันไหน
2003 หรือ Version ก่อนหน้า
รูปแบบคำสั่ง (Syntax)
COVAR(array1,array2)Arguments
-
array1 (Required – Range)
ช่วงข้อมูลของจำนวนเต็มชุดแรกที่ต้องการคำนวณค่า covariance -
array2 (Required – Range)
ช่วงข้อมูลของจำนวนเต็มชุดที่สองที่ต้องการคำนวณค่า covariance
ตัวอย่างการใช้งาน (Examples)
-
Formula:
Description: คำนวณค่า covariance ระหว่าง Data1 และ Data2 ที่อยู่ในเซลล์ช่วง A2:A6 และ B2:B6=COVAR(A2:A6, B2:B6)
Result:5.2 (ค่า covariance เฉลี่ยของผลคูณของความแปรปรวนสำหรับคู่ข้อมูลแต่ละคู่) -
Formula:
Description: คำนวณค่า covariance สำหรับช่วงข้อมูลสองช่วงที่มีจำนวนจุดข้อมูลเท่ากันอยู่ใน B4:B9 และ C4:C9=COVAR(B4:B9, C4:C9)
Result:ผลลัพธ์เป็นจำนวนที่บอกระยะสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลสองชุดนี้ -
Formula:
Description: ตัวอย่างการใช้ฟังก์ชันกับข้อมูลที่มีค่าเป็นผสมระหว่างศูนย์หรือเซลล์ว่าง ฟังก์ชันจะไม่รวมค่าเหล่านี้ในการคำนวณ=COVAR(B2:B7, C2:C7)
Result:ได้ค่า covariance ที่น่าสนใจหรือใกล้เคียง 0 เท่านั้น -
Formula:
Description: การใช้ฟังก์ชันกับอาร์เรย์ที่มีจำนวนข้อมูลต่างกัน เพื่อดูข้อผิดพลาด=COVAR({65,78,89},{4.5})
Result:#N/A (ข้อผิดพลาดเนื่องจากอาร์เรย์มีจำนวนข้อมูลแตกต่างกัน) -
Formula:
Description: คำนวณค่า covariance สำหรับราคาที่ปิดของหุ้นสองตัว เพื่อวิเคราะห์ความสัมพันธ์=COVAR(D3:D10, E3:E10)
Result:ค่า covariance ที่สามารถบอกได้ว่าหุ้นสองตัวจะเคลื่อนไหวในแนวโน้มเดียวกันหรือไม่
Tips & Tricks
ควรตรวจดูให้แน่ใจว่าช่วงของข้อมูลที่เลือกมีข้อมูลเท่ากันและไม่มีค่าใดเป็นข้อความหรือค่า boolean ซึ่งจะถูกมองข้าม ควรใช้ฟังก์ชัน ISNUMBER เพื่อเช็คค่าก่อนที่จะใช้ฟังก์ชัน COVAR
ข้อควรระวัง (Cautions)
ฟังก์ชัน COVAR ต้องการให้ array1 และ array2 มีจำนวนข้อมูลเท่ากัน มิฉะนั้นจะได้ข้อผิดพลาด #N/A และหากหนึ่งในอาร์เรย์ว่างเปล่าจะได้ข้อผิดพลาด #DIV/0! เป็นเรื่องสำคัญที่ต้องทราบว่าทั้งสองฟังก์ชัน COVARIANCE.P และ COVARIANCE.S นั้นให้ความแม่นยำที่ดีกว่าและเข้ากันได้กับอนาคตมากกว่า
ฟังก์ชันที่เกี่ยวข้อง
References
ขอบคุณที่เข้ามาอ่านนะครับ ❤️
Leave a Reply